Determining borrower credit ratings using credit scoring and selected machine learning approaches

Abstract

The credit rating is major assessment of the creditworthiness of countries and corporates. Creditworthiness of the corporate is significant information for participant in financial markets such as investors, creditors and banks. But in Mongolia, there is no professional credit rating agency and Non-performing loans are still increasing in commercial banks as well. It indicates there is a need for a detailed study in credit rating model, based on the advanced methodology such as technological progress, big data, data mining, machine learning. In addition, the development of the stock market and financial markets, and the steady growth of investment are definitely related with the development and methodology of the credit rating.

The purpose of this study was to develop a corporate credit rating prediction model that would be appropriate for the Mongolian context. In this study, the model was developed by using information of sampled 277 companies, which were selected from the database of commercial bank "X", on the base of the scoring method as traditional and machine learning method as modern in combination. Based on the results of predictive performance indicators, ROC curve, and AUC calculations, Discriminant Analysis was identified as the most optimal model, while the Logit model demonstrated relatively weaker predictive performance. The result showed that the machine learning method have had a higher ability to predict and explain than other methods and models, that assess the borrower's creditworthiness.

Скоринг болон машин сургалтын зарим аргад тулгуурлан зээлдэгчийн зээлжих зэрэглэл тогтоох нь

Хураангуй

Зээлжих зэрэглэл гэдэг нь тухайн улс үндэстэн болон компанийн төлбөрийн чадварыг илэрхийлдэг нэг шалгуур үзүүлэлт юм. Компанийн төлбөрийн чадвартай эсэх нь санхүүгийн зах зээлд оролцогч хөрөнгө оруулагч, банк, зээлдүүлэгчийн хувьд чухал мэдээлэл болж өгдөг. Гэтэл өнөөг хүртэл Монгол улсын хувьд зээлжих зэрэглэл тогтоох мэргэжлийн байгууллага үүсэж хөгжөөгүй, арилжааны банкны олгож буй зээлийн дүнд чанаргүй зээлийн хэмжээ өссөөр байна. Энэ нь зээлжих зэрэглэл тогтоох загварыг техник, технологийн хөгжил, биг өгөгдөл, өгөгдөл тандалт, машин сургалтын арга зэрэг дэвшилтэт арга зүйд тулгуурлан нарийвчлан судлах хэрэгцээ шаардлага байгааг харуулж байна. Түүнчлэн хөрөнгийн зах зээл болон санхүүгийн зах зээлийн хөгжил, хөрөнгө оруулалтын хэмжээ тогтвортой өсөх зэрэг нь зээлжих зэрэглэл тогтоох үйлчилгээний хөгжил, арга зүйтэй салшгүй холбоотой. Энэхүү судалгааны ажлаар Монгол улсын нөхцөлд тохирсон компанийн зээлжих зэрэглэлийг урьдчилан таамаглах загварыг боловсруулахыг зорьсон. Ингэхдээ арилжааны банкуудын хамгийн өргөн ашиглаж буй уламжлалт аргуудын нэг болох скорингийн арга, мөн орчин үед шинээр ашиглагдах болсон машин сургалтын зарим аргуудад тулгуурлан “Х” арилжааны банкны мэдээллийн сангаас түүвэрлэсэн 277 зээлдэгчийн мэдээллийг ашиглаж боловсруулав. Таамаглах чадварын үзүүлэлт, ROC муруй болон AUC тооцооллын үр дүнгээр Дискриминантын шинжилгээ нь хамгийн оновчтой загвар болох нь тогтоогдсон бол ложит загварын таамаглах чадвар харьцангуй сул байгааг харуулсан. Судалгааны үр дүнд зээлдэгчийн зээлжих чадварыг үнэлэх арга, загваруудаас машин сургалтын аргуудын хувьд таамаглах болон тайлбарлах чадвар нь илүү өндөр байв.

Түлхүүр үгс: Зээлийн скоринг, Зээлийн эрсдэлийн үнэлгээ, Машин сургалт, Мэдрэлийн сүлжээ, ROC муруй.